Interconnection Architecture of Proximity Smart IoE-Networks with Centralised Management
Pedro González · 2022
Interoperability between communicating objects is the main goal of the Internet of Things (IoT).Efforts to achieve this have generated several architectures' proposals; however, no consensus has yet been reached.These architectures differ in structure, degree of centralisation, routing algorithm, routing metrics, discovery techniques, search algorithms, segmentation, quality of service, and security.Some are better than others depending on the environment in which they perform, and the type of parameter used.The most popular are those oriented to events or actions based on rules, which has allowed them to enter the market and achieve rapid massification.However, their interoperability is based on alliances between manufacturers to achieve compatibility.This solution is achieved in the cloud with a dashboard that unifies the different allied brands, allowing the introduction of these technologies into users' everyday lives but does not solve problems of autonomy or interoperability.Moreover, it does not include the new generation of smart grids based on smart things.The architecture proposed in this thesis takes the most relevant aspects of the four most accepted IoT-Architectures and integrates them into one, separating the IoT layer (commonly present in these architectures) into three layers.It is also intended to cover proximity networks (integrating different IoT interconnection technologies) and base its operation on artificial intelligence (AI).Therefore, this proposal increases the possibility of achieving the expected interoperability and increases the functionality of each object in the network focused on providing a service to the user.Although the proposed system includes artificial intelligence processing, it follows the same technical aspects as its predecessors since its operation and communication is still based on the application and transport layer of the TCP/IP protocol stack.However, in order to take advantage of IoT-Protocols without modifying their operation, an additional protocol is created that encapsulates and adapts to its payload.This protocol discovers the features of an object (DFSP) divided into functions, services, capabilities, and resources, and extracts them to be centralised in the network manager (IoT-Gateway).With this information, the IoT-Gateway can make decisions such as creating autonomous workgroups that provide a service to the user and routing the objects in this group that provide the service.It also measures the quality of experience (QoE) of the service.Moreover, manages internet access and integrates with other IoT-Networks, using artificial intelligence in the cloud.This proposal is based on a new hierarchical system for interconnecting objects of different types controlled by AI with centralised management, reducing the fault tolerance and security, and improving data processing.Data is preprocessed on three levels depending on the type of service and sent through an interface.However, if it is data about its features, it does not require much processing, so each object preprocesses it independently, structures it and sends it to the central administration. V ResumenLa interoperabilidad entre los objetos comunicados es el objetivo principal del internet de las cosas (IoT).Algunos esfuerzos para lograrlo han generado diversas propuestas de arquitecturas, sin embargo, aún no se ha llegado a un conceso.Estas arquitecturas difieren en el tipo de estructura, grado de centralización, algoritmo de enrutamiento, métricas de enrutamiento, técnicas de descubrimiento, algoritmos de búsqueda, segmentación, calidad de servicio y seguridad, entre otros.Algunas son mejores que otras, dependiendo del entorno en el que se desempeñan y del tipo de parámetro que se use.Las más populares son las orientadas a eventos o acciones basadas en reglas, las cuales han permitido que IoT ingrese en el mercado y logre una rápida masificación.Sin embargo, su interoperabilidad se basa en alianzas entre fabricantes para lograr su compatibilidad.Esta solución se logra en la nube con una plataforma que unifica a las diferentes marcas aliadas.Esto permite la introducción de estas tecnologías a la vida común de los usuarios pero no resuelve problemas de autonomía ni de interoperabilidad.Además, no incluye a la nueva generación de redes inteligentes basadas en cosas inteligentes.La arquitectura propuesta en esta tesis toma los aspectos más relevantes de las cuatro arquitecturas IoT más aceptadas y las integra en una, separando la capa IoT (comúnmente presente en estas arquitecturas), en tres capas.Además, está pensada para abarcar redes de proximidad (integrando diferentes tecnologías de interconexión IoT) y basar su funcionamiento en inteligencia artificial (AI).Por lo tanto, esta propuesta aumenta la posibilidad de lograr la interoperabilidad esperada y aumenta la funcionalidad de cada objeto en la red enfocada en prestar un servicio al usuario.Aunque el sistema que se propone incluye el procesamiento de una inteligencia artificial, sigue los mismos aspectos técnicos que sus antecesoras, ya que su operación y comunicación continúan basándose en la capa de aplicación y trasporte de la pila de protocolo TCP/IP.Sin embargo, con el fin de aprovechar los protocolos IoT sin modificar su funcionamiento, se crea un protocolo adicional que se encapsula y adapta a su carga útil.Se trata de un protocolo que se encarga de descubrir las características de un objeto (DFSP) divididas en funciones, servicios, capacidades y recursos, y las extrae para centralizarla en el administrador de la red (IoT-Gateway).Con esta información el IoT-Gateway puede tomar decisiones como crear grupos de trabajo autónomos que presten un servicio al usuario y enrutar a los objetos de este grupo que prestan el servicio, además de medir la calidad de la experiencia (QoE) del servicio; también administra el acceso a internet e integra a otras redes IoT, utilizando inteligencia artificial en la nube.Al basarse esta propuesta en un nuevo sistema jerárquico para interconectar objetos de diferente tipo controlados por AI con una gestión centralizada, se reduce la tolerancia a fallos y seguridad, y se mejora el procesamiento de los datos.Los datos son